AI는 약물 제조를 촉진합니다

인공지능은 화학 세계를 뒤흔들고 있으며, 영국 캠브리지에 기반을 둔 Y Combinator 지원 스타트업 ReactWise가 그 선두에 있다. 그들은 AI를 활용해 화학 제조를 가속화하며, 신약 시장 출시의 핵심 단계를 앞당긴다.

실험실에서 유망한 약물이 확인되면, 제약사는 임상 시험을 위해 더 많은 양을 생산해야 한다. 여기서 ReactWise는 "화학 공정 최적화를 위한 AI 조종사"를 통해 표준 시행착오 과정을 30배 빠르게 한다고 주장한다.

"약물 제조는 요리와 비슷하다"고 공동창립자이자 CEO인 알렉산더 폼버거는 TechCrunch와의 대화에서 설명했다. "높은 순도와 수율로 약물을 만들기 위한 최적의 레시피를 찾아야 한다." 전통적으로 업계는 시행착오나 직원의 전문성에 의존해 "공정 개발"을 진행했다. 하지만 ReactWise는 자동화를 통해 완벽한 레시피를 찾는 데 필요한 반복 횟수를 줄이고자 한다.

이 스타트업은 AI가 여러 번의 반복 없이 이상적인 실험을 즉시 예측하는 "원샷 예측"을 목표로 한다. 폼버거는 2년 내 이를 달성할 것이라 믿는다. 현재도 그들의 머신러닝 모델은 필요한 반복 횟수를 크게 줄여 시간과 자원을 절약한다.

화학자 출신으로 대형 제약사에서 경험을 쌓은 폼버거는 업계의 번거롭고 시행착오 중심의 현실을 직접 목격했다. ReactWise는 그의 5년간의 학술 연구를 "간단한 소프트웨어"로 압축한 것이다. 이 연구는 로봇 워크플로우와 AI를 활용한 화학 합성 자동화에 초점을 맞췄다.

AI 모델 구축을 위해 ReactWise는 실험실에서 "고속 스크리닝" 방법을 사용해 한 번에 300개의 반응을 테스트하며 수천 개의 반응을 수행했다. 이는 훈련 데이터 수집 과정을 가속화한다. 폼버거는 제약 산업에서 소수의 반응 유형이 반복적으로 사용된다고 언급했다. 핵심 반응에 대해 수천 개의 데이터 포인트를 생성함으로써 화학을 근본적으로 이해하는 기반 반응성 모델을 훈련시킬 수 있다. 이는 고객이 확장 가능한 공정을 개발할 때 처음부터 시작할 필요가 없음을 의미한다.

이 스타트업은 지난 8월부터 이러한 반응 유형을 수집하기 시작했으며, 여름까지 2만 개의 화학 데이터 포인트를 목표로 가장 중요한 반응을 커버한다. 전통적으로 단일 데이터 포인트를 얻는 데 화학자는 1~3일이 걸리며, 이는 비용과 시간이 많이 드는 과정이다.

현재 ReactWise는 소형 분자 약물 제조 공정에 초점을 맞추고 있으며, 이는 다양한 질병에 사용될 수 있다. 하지만 폼버거는 폴리머 약물 전달 개발을 위해 두 개의 소재 제조업체와 협력하는 등 다른 분야에서도 가능성을 본다.

ReactWise의 자동화에는 로봇 실험실 장비와 인터페이스할 수 있는 소프트웨어가 포함되어 약물 제조의 정밀도를 높인다. 그들은 로봇 장비를 직접 만들지는 않지만, 고객이 보유한 경우 이를 구동할 수 있다.

2024년 7월 설립된 ReactWise는 제약사들과 12개의 파일럿 시험을 진행 중이며, 올해 말 구독 소프트웨어의 첫 번째 본격 배포를 기대한다. 대형 제약사들과 협력 중이지만, 이름은 아직 공개되지 않았다.

ReactWise는 최근 사전 시드 라운드에서 340만 달러를 조달했으며, 여기에는 YC로부터 50만 달러와 Innovate U.K.로부터 120만 파운드의 보조금이 포함된다. 나머지는 AI 주도 지속 가능한 제약 제조를 추진하는 비공개 벤처 캐피털리스트와 엔젤 투자자들로부터 왔다.

ReactWise는 약물 개발 체인의 특정 부분에 초점을 맞추지만, 폼버거는 이 과정을 가속화함으로써 환자에게 신약을 제공하는 시간을 크게 줄일 수 있다고 믿는다. 일반적인 약물 개발 타임라인은 10~12년이며, 공정 개발은 1~2년이 걸린다. 이를 평균 60% 줄임으로써 ReactWise는 실질적인 차이를 만든다.

다른 스타트업들은 약물 개발의 다양한 측면에 AI를 적용하고 있어, 더 많은 자동화 혁신이 통합되면서 복합적인 효과를 낼 가능성이 있다. 하지만 약물 제조에 있어 폼버거는 ReactWise가 선두에 있다고 믿는다. 그들은 JMP 같은 기존 소프트웨어나 AI를 사용하는 소수와 경쟁하지만, 화학 반응에 대한 고품질 데이터셋에 대한 접근이 그들을 차별화한다.

"우리는 고품질 데이터셋을 내부적으로 생성하는 유일한 기업이다"고 폼버거는 말했다. "대부분의 경쟁자는 입력을 기반으로 소프트웨어와 지침을 제공한다. 하지만 우리는 화학을 근본적으로 이해하는 사전 훈련된 모델을 제공한다. 고객이 관심 있는 반응을 알려주고 시작 버튼을 누르면, 우리가 실험실에서 미리 수행한 작업을 바탕으로 첫날부터 공정 권장 사항을 제공한다. 이는 현재 누구도 하지 않는 일이다."